Agile Takımlar İçin Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Temelleri
Agile koçları ve takımları için yapay zekânın altında yatan temel kavramlar nelerdir? Veri bilimi okuryazarlığı, regresyon, vektörler ve model yaşam döngüsü gibi kritik konuları keşfedin.
İçindekiler
Agile Koçlar Neden Yapay Zekâ Temellerini Bilmeli?
Agile koçlar çoğu zaman ürün geliştirme, takım dinamikleri ve süreç yönetimi konusunda uzmandır. Ancak yapay zekâ projelerinde rol alabilmeleri için, veri bilimi ve temel AI kavramlarını da anlamaları gerekir.
Bu bilgiler sayesinde:
Sprint planlamalarında daha gerçekçi yönlendirme yapılabilir,
Veri bilimciler ve geliştiricilerle daha etkili iletişim kurulur,
İş değeri üretmeyen AI denemeleri önceden fark edilir.
İstatistik – Yapay Zekânın Temel Taşı
Olasılık: Bir Şeyin Olma İhtimali
E-posta spam filtresi %80 “spam olabilir” diyorsa, bu olasılıksal bir tahmindir.
Agile takımları, bu tahminin belirsizlik içerdiğini anlamalıdır.
Dağılımlar: Verinin Nasıl Yayılmış Olduğu
Normal (çan eğrisi): Çoğu değer ortalama etrafında toplanır.
Poisson dağılımı: Belirli bir zaman aralığında olay sıklığı tahmin edilir (örneğin günlük bug sayısı).
Ortalama, Medyan, Mod
Sprint velocity’yi ölçerken hangi ölçümün anlamlı olduğunu bilmek, tahminlerde fark yaratır.
Regresyon – Sebep ve Sonuç İlişkilerini Bulmak
Regresyon, bir değişkenin başka bir değişkeni ne kadar etkilediğini tahmin eder.
💡 Örnek:
Takım büyüklüğü sprint tamamlanma oranını etkiliyor mu?
Daha önce yaşanan hata sayısı, bir sonraki sprintin riskini öngörür mü?
Agile ekipleri için bu tür analizler:
Sprint kapasitesi tahmini,
Story point doğrulaması,
Riskli backlog maddelerinin önceden belirlenmesi
gibi alanlarda faydalıdır.
Vektörler ve Embeddings – Veriyi Sayıya Dönüştürmek
Vektörler, kelimeler, cümleler, kullanıcı davranışları gibi karmaşık yapıları sayısal temsillere çevirir.
Bunlar AI algoritmaları için temel girdidir.
Örnek Kullanımlar:
User story’lerin benzerliklerine göre gruplanması
Retrospektif yorumlarının temalara ayrılması
Benzer müşteri şikayetlerinin kümeleme ile gruplandırılması
✅ Agile koçları bu yapıların çıktısını yorumlamayı öğrenirse, AI ile zenginleştirilmiş geri bildirim döngüleri kurabilir.
AI Yaşam Döngüsü ve Agile Süreçleri Arasındaki Paralellik
Yapay zekâ projeleri de Agile gibi döngüseldir:
| AI Aşaması | Agile Karşılığı |
|---|---|
| Veri toplama ve hazırlık | Sprint 0 / hazırlık sprinti |
| Model eğitimi | Teknik spike / MVP |
| Test ve doğrulama | Demo + geri bildirim |
| Yayın ve izleme | Production + ölçümleme |
| İyileştirme | Retrospektif sonrası aksiyonlar |
Bu eşleşme sayesinde:
AI projeleri de sprint’lerle uyumlu planlanabilir,
Geliştirilen modellerin değeri hızlıca test edilebilir,
Sürekli iyileştirme kültürü korunur.
Kalite, Hata ve Önyargı Kontrolleri
Agile projelerinde yazılım kalitesi kadar, veri kalitesi de önemlidir.
Ayrıca AI modelleri etik olarak sorunlu sonuçlar da üretebilir.
Agile takımları şunlara dikkat etmelidir:
Veride eksik/hatalı alanlar var mı?
Model belirli grupları sistematik olarak dışlıyor mu?
Gerçek kullanıcı davranışına göre model ne kadar doğru?
🛡️ Bu tür kontroller sprint sonlarında veya retrospektiflerde yer almalı.
Belirsizlikle Yaşamak – AI ve Agile Ortak Noktası
AI doğası gereği belirsizlik içerir.
Agile da bu belirsizlikle başa çıkmak için geliştirilmiştir.
Koçlar ve ekipler:
Her AI özelliğini bir “hipotez” gibi görmeli,
Küçük deneylerle test etmeli,
Geri bildirimle hızlıca yön değiştirebilmelidir.
Bu yaklaşım, AI projelerinin daha az zaman ve kaynak israfıyla ilerlemesini sağlar.
